Розробка на NumPy

Так, у більшості випадків перетворення алгоритмів на Python на векторизовані операції ця бібліотека дозволяє досягти суттєвого приросту продуктивності, адже замість тисяч ітерацій у циклах, обчислення виконуватимуться синхронно, на рівні оптимізованого бекенду на C.

Це рішення є основою для більшості сучасних ML та AI-бібліотек та фреймворків, включаючи TensorFlow, PyTorch, scikit-learn та Keras. Що більше, багато загальноприйнятих алгоритмів працюють саме з NumPy-масивами на вході та виході, що дозволяє розробникам швидко поєднувати експериментальні прототипи з ШІ-проєктами без додаткової конвертації даних.

Бібліотека ефективно працює з великими масивами даних у межах оперативної пам’яті, але не є пріоритетним інструментом для роботи з big data. Саме тому в цих випадках розробники інтегрують цю бібліотеку з Dask або Apache Spark, тим самим забезпечуючи масштабування обчислень на десятки чи сотні вузлів – як локально, так і в хмарних середовищах.

Так, ми працюємо не лише як розробники, а й надаємо послуги з консалтингу та навчання, допомагаючи вашим внутрішнім командам правильно використовувати бібліотеку, щоб уникати типових помилок у розробці алгоритмів та досягати топової продуктивності. Щодо консалтингу NumPy, він включає аудит коду, рекомендації щодо його оптимізації, а також інтеграцію зі сторонніми інструментами.

Перший варіант працює з багатовимірними масивами та здатна виконувати швидкі математичні функції, в той час, як Pandas (яка, власне, побудована поверх NumPy) була створена для роботи з табличними даними та має більш зручні інструменти для їхньої індексації/фільтрації/агрегації. Таким чином, другу опцію краще використовувати для роботи з бізнес-даними, а першу має сенс застосовувати в задачах з прикладної математики.

Тут обчислення виконуються на CPU, але за необхідності в GPU-прискоренні, ваша команда розробки повинна розглянути альтернативи, які працюють на GPU (наприклад CuPy). Так ви зможете прискорити обчислення в задачах з великою кількістю операцій з лінійної алгебри та матриць.

Кастомні рішення на NumPy принесуть користь у фінансах (наприклад, при моделюванні ризиків), рітейлі (в прогнозуванні попиту та аналізі даних покупців), медицині (для досліджень медичних знімків), логістиці (для оптимізації маршрутів та розробки алгоритмів навігації). Звісно, це не повний список бізнес-кейсів та галузей, де ця бібліотека може бути обрана до технічного стеку, тож, якщо вам хотілося б дізнатися, чи здатна вона ефективно вирішити саме ваші бизнес-задачі, запишіться до нас на консультацію.

Так, це популярний вибір при створенні систем фінансової аналітики та моделювання. Ця бібліотека дозволяє виконувати складні статистичні обчислення, оцінювати ризики, аналізувати часові ряди тощо.

Ця бібліотека є частиною наукового Python-стеку (разом із SciPy, matplotlib та pandas), тож її використовують у біоінформатиці, фізиці, хімії, статистиці та соціальних науках – загалом там, де потрібно виконувати експерименти з великими масивами даних.